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【概要】人工知能技術の急速な発展に伴い、大規模モデルは様々な業界で徐々に台頭し、変化を牽引する重要な原動力となっています。大規模モデルは、人間の脳内の神経接続をシミュレートすることで、強力な知覚、思考、意思決定能力を発揮し、様々な分野に新たな活力をもたらしています。本稿では、保険業界における大規模モデルの応用シナリオと計画を分析し、保険業界の革新的な発展の参考となることを期待しています。 [著者] 陳平、リアン生命保険シニアエンジニア I. 大規模モデルの技術的原理 LLM（大規模言語モデル）とは、大規模なテキストデータで学習された、自然言語を理解・生成できるモデルを指します。大規模モデルは多くの人にとってブラックボックスのように思えるかもしれませんが、これらの技術を効果的に活用するには、その根底にある技術原理を理解することが不可欠です。以下のセクションでは、私の個人的な理解に基づいて、これらの原理のいくつかについて簡単に説明します。 ベクトルとベクトル計算：人工知能の分野では、データは通常、高次元空間におけるベクトルとして表現されます。これらのベクトルは、モデルパラメータに対してベクトル計算を実行し、生データを予測結果に変換するために用いられます。 Transformerアーキテクチャ：Transformerアーキテクチャは、自己注意メカニズムに基づくニューラルネットワークアーキテクチャです。自己注意メカニズムにより、モデルは異なる位置にあるフレーズ間の依存関係を理解することができ、並列コンピューティングのサポートと大規模データ処理の効率向上を実現します。そのため、Transformerアーキテクチャは大規模モデル構築における事実上の標準となっています。 大規模モデルのトレーニングプロセスは、主に順方向伝播、損失計算、逆方向伝播、パラメータ最適化の4つのステップで構成されます。順方向伝播では、既存のモデルパラメータに基づいて予測結果を計算します。損失計算では、予測結果と真値の差を測定します。逆方向伝播では、この差の値を用いて勾配降下アルゴリズムを用いた逆方向計算を行い、真値に近づくようにモデルパラメータを調整する方法を決定します。パラメータ最適化では、勾配法に基づいてモデルパラメータ値を変更します。これらの4つのトレーニングステップを継続的に繰り返すことで、予測結果と真値の差が徐々に縮まり、大規模モデルのトレーニングが完了します。 大規模モデルの推論プロセス：比較すると、推論プロセスは比較的単純です。入力データはモデルによって処理され、出力結果が生成されます。そして、この出力結果は新たな入力として反復処理を継続し、推論結果を徐々に収束させます。そのため、ChatGPTのようなアプリケーションでは、単語単位のストリーミング出力がよく見られます。 識別モデルを用いてベースモデルを最適化します。大規模モデルの応答を特定の評価基準に従ってランク付けし、ランク付けされたデータを用いて独立した識別モデルを学習します。識別モデルを用いてベースモデルの性能を評価することで、大規模モデルのパラメータを更新し、より高品質な応答を生成できるようになります。 ファインチューニング：中小企業（SME）では、大規模なベースラインモデルのトレーニングに必要なコンピューティング能力とデータリソースが不足していることがよくあります。トレーニングコストを削減するために、大規模なベースラインモデルに基づいて特定のドメインの専門機能を強化するファインチューニング手法が一般的に用いられます。モデルが生成するコンテンツの精度を向上させるには、指示が様々な現実世界のシナリオとアプリケーション領域をカバーできるように、一定規模の高品質で手動でラベル付けされたデータセット（<指示, 回答>形式）が必要です。 II. 大規模モデルの能力分析 ChatGPTのローンチ以来、資本市場は熱狂的な盛り上がりを見せ、多くの企業が大規模なモデル応用に参入しています。しかし、エンタープライズアプリケーションにおいては、技術者はより現実的な視点を持ち、実用性を重視し、新技術の限界を認識し、技術バブルに警戒する必要があります。 言語理解能力 膨大なテキストデータで学習された大規模モデルは、大部分の語彙、文脈、意味を理解することができます。しかし、言語は常に進化しており、新しい用語や専門用語の中には、大規模モデルでは完全に理解できないものもあるという限界があります。言語理解には特定の文脈や周囲のテキストが必要であり、そうでなければ誤解が生じやすくなります。言語理解におけるバイアスを回避するためには、大規模モデルを継続的に更新・進化させ、新しい知識を吸収する必要があります。一方で、特定の領域については、大規模モデルはその領域に特有の知識を対象とした強化学習が必要です。さらに、複数ターンの対話を意味理解の文脈として記憶し、フィードバックによる確認プロセスを導入することも、誤解を避けるための効果的な手段です。 コンテンツ生成機能 大規模モデルは、記事、物語、詩、コードなど、幅広い分野において高品質なテキストコンテンツを効率的に生成できます。これらのモデルは多様で革新的なコンテンツ生成能力を発揮していますが、特に得意分野ではない分野においては、生成されるコンテンツの品質と精度にはまだ改善の余地があります。さらに、生成されたコンテンツは学習データの影響を受ける可能性があり、著作権、知的財産、プライバシー保護に関する問題が生じます。したがって、専門分野に大規模モデルを適用する際には、重大なエラーを回避するために、生成されたコンテンツを慎重にレビューし、検証する必要があります。 推論能力 推論能力は、大規模モデルの知能レベルを示す重要な指標です。これにより、モデルは複雑な指示を理解し、複雑な問題をより単純なステップに分解し、多段階の推論を実行できます。しかし、現在の大規模モデルの推論能力は依然として不完全であり、内部の推論プロセスは解釈可能性に欠けています。そのため、適用においては人間の介入が必要であり、特に事前ガイダンス、推論レビュー、結果修正メカニズムの追加に重点が置かれます。大規模モデルの自動実行に完全に依存するのは不十分です。 ツールコラボレーション機能 大規模モデルは既存のツールやプラットフォームと連携することで効率性を向上させることができます。APIなどのインターフェースを提供することで、大規模モデルは他のツールと連携できるだけでなく、学習やエージェントの拡張を通じて他のツールやプラットフォームのインターフェースを利用することも可能になります。ツール連携は大規模モデル応用における重要な研究方向と考えられていますが、このプロセスにおいてはデータセキュリティとプライバシー保護を重要な考慮事項とする必要があります。 マルチモーダル機能 大規模モデルはテキスト処理に限定されず、画像や動画などのマルチメディアコンテンツを理解し、生成することも可能です。これはマルチモーダリズムと呼ばれる機能です。しかし、マルチモーダル技術はより複雑であり、コンテンツの理解と生成における大規模モデルの限界を増幅させる可能性があります。 III. 保険業界における適用シナリオの分析 既存の大規模モデルの機能は依然として改善の余地があるものの、急速な進化と反復性は、膨大な応用可能性を示しています。保険業界にとって、応用シナリオの詳細な分析と探究は、ビジネスイノベーションとインテリジェント変革を促進する上で非常に重要です。 ユーザー分析 社内従業員にとって、大規模モデルは業務アシスタントとして機能します。従業員の役割、ニーズ、権限に基づいてカスタマイズされたサービス機能を提供できます。保険顧客にとって、大規模モデルインターフェースサービスを業務システムに組み込むことで、保険サービスのレベルをさらに向上させ、顧客体験を最適化することができます。 独立したアプリケーションシナリオ このシナリオは、企業内の大規模モデルに基づいてChatGPTのような人間とコンピュータの対話システムを構築することに相当します。個人使用と比較して、エンタープライズアプリケーションは、特定のビジネスドメイン、個人データ、およびアプリケーションのカスタマイズを重視しています。特定のビジネスドメインと個人データの特性については、RAG（検索拡張）ソリューションを採用して、社内のナレッジベース、インターネット情報ソース、およびその他のリソースを統合し、大規模モデルに対してより正確で包括的な情報サポートを提供できます。カスタマイズの側面については、Promptエンジニアリングを使用して、企業のニーズを満たすAIエージェントをカスタマイズし、大規模モデルとエンタープライズビジネスとのシームレスな統合を保証できます。独立したアプリケーションシナリオでは、大規模モデルは、マーケティングアシスタント、テキスト分析アシスタント、ドキュメント作成アシスタントなど、さまざまな種類のAIアシスタントを企業に提供し、従業員がさまざまな作業タスクを効率的に完了するのに役立ちます。 ツールコラボレーションシナリオ このシナリオは、主に大規模モデルと既存のエンタープライズツールおよびプラットフォームとの連携に焦点を当てています。ユーザー主導のアプローチを通じてツール間の連携を実現し、最終的にはより高度な自動化を実現します。連携方法としては、主に大規模モデルが他のシステムAPIを呼び出す、他のシステムが大規模モデルAPIを呼び出す、そして大規模モデルと連携してRPA自動化を実現する、といった方法が挙げられます。ほとんどのシステムはオープンAPIを備えていますが、特殊なシステムではRPAを活用することで、最終的には様々なシステム間の連携を実現します。 ユーザーの権限に基づいて、汎用ツールチェーンサービスと専用ツールチェーンサービスの2種類が実装されています。汎用ツールチェーンサービスは、OA、経費精算、ビデオ会議、従業員研修などの従業員オフィスシステムと統合され、従業員の業務効率を向上させます。専用ツールチェーンサービスは、保険業務システムと深く統合され、よりパーソナライズされたインテリジェントなQ&A、アプリケーションナビゲーションなどの機能を実現します。同時に、大規模モデルサービスが業務システムに組み込まれ、顧客サービス、財務、資産管理、リスク管理、製品などの部門がデータ処理と分析をより便利に完了できるようにします。 このツールチェーンサービスシナリオでは、複数のツールとプラットフォームが連携して動作するため、リスクは比較的高くなります。安定した運用を確保するためには、ユーザーロールのアクセス制御、出力の標準化、ユーザーによる確認とフィードバックの仕組み、プロセス全体の監視、バックトラッキングとロールバック、特殊操作の禁止といった機能を検討する必要があります。これらの対策は、誤解や出力の不安定化のリスクを軽減し、アプリケーションシナリオの円滑な実装を保証します。 アプリケーションのリスクと予防 保険業界にとって、大規模なモデリング技術の適用は、機会とリスク、そして課題の両方をもたらします。 まず、プライバシーとセキュリティ上のリスクがあります。金融業界は、コンピューティング能力、モデル、データへの排他的アクセスを望んでいますが、同時にリスクとベネフィットのバランスを取り、健全なトレードオフを行う必要があります。したがって、保険業界は、アプリケーションを利用シナリオに基づいて分類し、技術的および管理的な対策を組み合わせることで、セキュリティリスクをさらに軽減する必要があります。 第二に、投資額は大きいが価値は低いというリスクがあります。大規模モデルの適用には、計算能力、アルゴリズム、そしてデータへの高い要求が伴います。多くの中小規模の保険会社は、モデルをゼロから構築する必要があることが多いですが、技術自体がまだ成熟しておらず、その技術が企業のビジネスにどのように貢献できるかが課題となっています。したがって、保険業界は、ビジネスへの貢献の価値を評価し、大規模モデルの高価値な適用シナリオを特定することに注力する必要があります。 最後に、高い技術リスクがあります。大規模モデルは多大なリソース投資を必要とするだけでなく、多くの企業には独自の大規模基盤モデルを開発する能力が不足しています。技術的なハードルは高く、関連技術は依然として急速に進化しています。そのため、保険会社は難易度が低く価値の高いシナリオでのパイロットアプリケーションを優先し、人材の確保とトレーニングに注力する必要があります。 IV. 選択と計画 近年、国内経済の減速と長期金利の低下傾向に伴い、保険業界はますます厳しい経営圧力に直面しています。新たな状況下において、保険会社は慎重経営の原則を堅持し、価値創造を重視し、質の高い発展の道を歩むことに尽力しています。技術面では、保険会社は新技術の反復に一層注意を払い、新技術の事業展開における価値評価を強化する必要があります。 新技術の計画と導入の実務においては、一般的に「小さな一歩を踏み出し、迅速に前進する」アプローチと「長期的な計画」アプローチの2つのアプローチが存在します。大規模モデルの導入においては、「小さな一歩を踏み出し、迅速に前進する」アプローチがより推奨されます。つまり、まずは低コストでパイロットアプリケーションを実施し、実績に基づいて段階的に拡大していくというものです。これは主に、GPUコンピューティングパワーが高価であること、モデルアルゴリズムは継続的な反復処理が必要であること、そして企業には経験と高品質のラベル付きデータが比較的不足していることが理由です。さらに、企業における大規模モデルの適用はまだ大きな規模に達しておらず、成熟した適用事例が不足しており、適用シナリオとその価値がまだ十分に明確になっていません。 大規模モデルは、適用シナリオとトレーニングデータに基づいて、汎用大規模モデルと垂直ドメイン大規模モデルに分類できます。また、展開方法に基づいて、オンライン大規模モデルとプライベート展開大規模モデルに分類できます。各大規模モデルにはそれぞれ独自の長所と短所があるため、企業は独自のニーズ、リソース、目標に基づいて適切なソリューションを開発する必要があります。 表1 大規模モデルスキームの比較 保険業界では、専門分野における大規模モデルの導入が急務となっていますが、現状では適切なカスタマイズソリューションが不足しています。また、プライバシーとセキュリティの観点から、保険業界は民間展開の手法を検討する必要がありますが、オンライン大規模モデルは技術進歩の面で依然として明確な優位性を有しています。そのため、大規模な民間展開のタイミングはまだ熟していない可能性があります。 まとめると、現段階では、オンラインLLM API呼び出しを主に活用し、プライベートデプロイメントを補完する汎用的な大規模モデルソリューションを推奨します。アプリケーションシナリオの選択においては、スマートオフィス、インテリジェントカスタマーサービス、コード生成、エンタープライズナレッジベースなど、実装の難易度が低く価値の高いシナリオにおけるパイロットアプリケーションを優先する必要があります。 1) スマートオフィス：OA、メール、ビデオ会議、チャットソフト、Officeなどの日常的なオフィスソフトウェアにAIアシスタントを組み込み、従業員が業務コミュニケーション、議事録、文書作成などのタスクをより効率的に完了できるようにします。 2) インテリジェントな顧客サービス: 他のインテリジェント モデルと比較して、大規模モデルはよりパーソナライズされたカスタマイズされたサービスを提供できます。 3) コード生成: 企業の IT チームは、GitHub Copilot などのコード生成ツールを使用して、プログラミングとテストの効率を大幅に向上させます。 4) エンタープライズ ナレッジ ベース: RAG (Retrieval Enhanced Generation) テクノロジを導入して、既存のエンタープライズ ドキュメント データを統合し、エンタープライズ ナレッジ ベースを構築します。 コスト削減のため、民間展開においては、まずコンピューティングパワーのリースを検討することができます。大規模モデルの選択については、「SuperCLUE 中国大規模モデルベンチマークレポート」を参照することができます。このレポートは、多次元・多角的な評価スキームを用いて、国内外の大規模モデルを徹底的に評価しています。2024年2月現在、国内外のモデルには一定の差異はあるものの、文心易眼4.0、GLM-4、同義千聞2.1といった国内の大規模モデルも高い評価を得ています。そのため、企業はモデルを選択する際に、大規模モデルの導入方法、特徴、メリットなどを総合的に考慮し、実際のビジネスニーズに基づいたモデルを選択することができます。 図 2. 大規模な国内および海外モデルの SuperCLUE ベンチマーク スコア。 （出典：SuperCLUE、2024年2月レポート） V. 要約と展望 短期的には、保険会社はテキスト理解やコンテンツ生成といった一般的なシナリオへの応用に重点を置き、保険販売や顧客サービスといったシナリオへの適用を段階的に試行していくべきです。長期的には、技術の継続的な進歩と適用シナリオの拡大に伴い、大規模モデルは保険業務と深く融合し、業務効率とサービス品質のさらなる向上をもたらし、企業にとって重要なITインフラの一つとなる可能性があります。同時に、保険業界は技術動向を綿密に監視し、合理的な適用戦略を策定し、リスク管理とコンプライアンス管理を重視し、大規模モデル技術の健全かつ持続可能な発展を確保する必要があります。 |
